性别
男
出生日期
07/1999
毕业年份
2024
胡欣宏
信息系统理学硕士
个人信息
教育
约翰霍普金斯大学
信息系统 - 理学硕士
2023 - 2024
- GPA: 3.2/4.0
- 主修课程: 非结构化数据深度学习、大数据机器学习、数据科学与商业智能、人工智能原理与商业应用
纽约州立大学布法罗分校
工商管理（管理信息系统） - 理学学士
2020 - 2023
- GPA: 3.7/4.0
- 主修课程: 现代数据库管理、IT项目管理、系统分析与设计、远程通信与云计算
- 荣誉: 院长名单（2021和2022学年）
工作经历
平安银行（反诈组）
数据分析师
五月 2023 - 八月 2023
- 使用Louvain方法增强了对超过一百万笔交易中可疑活动的检测
- 熟练使用SQL将查询执行时间减少了30%
- 实施准确率达95%的自动验证系统，提高了数据质量和运营效率
深圳市易家医科技有限公司
市场分析师
五月 2022 - 八月 2022
- 通过聚类和回归分析识别和分类了超过一万名在线用户，提高了分割准确率
- 通过使用Python Pandas进行数据分析，提高了模块测试准确率15%，提升了运营效率20%
- 为营销团队提供全面的行政支持，包括安排会议、组织和维护数字文件、管理团队沟通、准备详细报告
语言
英语:
专业
中文:
母语
技能
编程语言
Python，R，R-Markdown，SQL，HTML，Javascript
工具
RStudio，MySQL，Tableau，Power BI，MS Office，指令工程
项目经验
葡萄牙银行（Banco de Portugal）营销活动数据分析
数据清洗与建模
三月 2024 - 五月 2024
- 对葡萄牙银行的营销活动数据进行了全面分析，使用决策树和逻辑回归模型预测客户订阅定期存款
- 实施并优化了随机森林和XGBoost模型，解决了数据不平衡问题，提高了模型性能
美国爱荷华州埃姆斯市房价预测
独立项目（研究到报告）
一月 2024 - 三月 2024
- 为埃姆斯市住房数据集发机器学习模型，包括随机森林、梯度提升、XGBoost和LightGBM，实现了0.90的R2得分
- 使用SHAP值进行特征重要性分析，优化模型性能并提高模型可解释性